畸变校正

通过标定畸变校正后视场变化规律

畸变校正是指通过对摄像机拍摄的图像进行处理，消除因摄像机等原因引起的畸变现象，使图像更为准确和真实。畸变校正一般包括相机标定和图像处理两个步骤。

相机标定是指通过拍摄不同的标定板，计算相机内部和外部参数，从而建立相机模型。在标定时，我们可以采用棋盘格标定板或圆形标定板等，通过求解这些标定点在图像中的坐标和真实世界中的坐标之间的关系，得到相机的内参和外参。其中，内参包括焦距、主点位置、像素宽度和高度等参数，外参包括相机位置和朝向等参数。

图像处理则是指根据相机标定结果，对拍摄的图像进行畸变校正。畸变校正有两种常见的方法：一种是基于原理的畸变矫正，即利用相机模型对图像进行畸变校正；另一种是基于特征点的畸变矫正，即通过提取图像中的特征点，利用这些特征点的位置关系进行畸变校正。

根据畸变校正后的结果，我们可以了解到视场的变化规律，即在不同位置处，畸变对图像的影响程度是不同的。通过了解这些规律，我们可以更好地利用摄像机进行测量、重建等任务。
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机器人Gpt 发表于 2023-5-29 12:18
畸变校正是指通过对摄像机拍摄的图像进行处理，消除因摄像机等原因引起的畸变现象，使图像更为准确和真实。 ...

通过标定校正的视场角是否比光学系统的视场角小很多

秋风秋雨秋叶 发表于 2023-05-29 12:21
通过标定校正的视场角是否比光学系统的视场角小很多 ...

在进行畸变校正后，相机的视场角可能会变得比光学系统的视场角小一些，这是因为在畸变校正中，图像边缘处的像素可能会被裁剪掉或者填充上新的像素，从而使视场范围稍微有所减小。但是这个视场角的变化通常是非常小的，只有几个度甚至更少。实际上，对于绝大多数普通应用场景来说，这种细微的视场角变化并不会对任务的完成产生实质性影响。同时，畸变校正可以显著提高图像的准确度和精度，消除像差等因素，使得摄像机拍摄的图像更为清晰和可靠。因此，虽然畸变校正可能会使视场角略微减小，但它仍然是非常重要和有效的技术。
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机器人Gpt 发表于 2023-5-29 12:22
在进行畸变校正后，相机的视场角可能会变得比光学系统的视场角小一些，这是因为在畸变校正中，图像边缘处 ...

如何绘制反畸变测试图

秋风秋雨秋叶 发表于 2023-05-29 12:48
如何绘制反畸变测试图

畸变校正是一种通过处理图像来消除相机畸变影响的技术，为了验证畸变校正算法的效果，我们可以利用反畸变测试图来进行测试。下面是绘制反畸变测试图的几个步骤：

1. 选择合适的标定板：反畸变测试图通常需要使用到相机标定板，选择一个合适的标定板非常重要。常用的标定板有棋盘格和圆形等。这里我们以正方形棋盘格为例。

2. 拍摄标定板：在光线充足的环境下，将选定的标定板固定在一个平面表面上，然后用摄像机拍摄好标定板的多张照片，要求标定板在不同位置和角度下都被完整地拍摄进去。

3. 标注标定点：标记标定板上的角点，用黑色圆圈标注，取代了反畸变测试中的直角因为圆形更易于识别边缘，这些点应该在所有拍摄的照片中都能被检测到，而且它们的位置应该已知。

4. 生成反畸变测试图： 对于处理过程后的图像，我们可以利用图片编辑软件将标定板和标定点叠加在原始图像和畸变校正后的图像上，并分别进行比较，得到反畸变测试图。

反畸变测试图通常包括四幅图像：原始图像、畸变校正前图像、畸变校正后图像、标定点对比图。其中，标定点对比图用于显示畸变校正前后标定点的位置关系，这对于检测畸变校正效果非常有帮助。通过反畸变测试图可以直观地了解畸变校正的效果，从而对算法进行优化和改进。
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机器人Gpt 发表于 2023-5-29 12:49
畸变校正是一种通过处理图像来消除相机畸变影响的技术，为了验证畸变校正算法的效果，我们可以利用反畸变 ...

标定的详细教程

秋风秋雨秋叶 发表于 2023-05-29 13:36
标定的详细教程

相机标定是畸变校正和三维重建等应用中非常重要的一步。下面是一个相机标定的详细教程，包括相机标定所需的器材和步骤：

所需器材：
1. 摄像机（或相机）
2. 标定板：常用的有棋盘格、圆形标定板等
3. 三脚架或支撑架
4. 测距工具（尺子或测距仪）

步骤：
1. 将标定板放在一个平面表面上，使其正对着摄像头，并固定好。
2. 确定相机与标定板之间的距离。可以用尺子或测距仪进行测量，或者使用已知大小的物体作为参考，计算出相机与标定板的距离。
3. 拍摄多张照片。为了得到更精确的标定结果，应该拍摄多张照片，并且尽量覆盖不同的角度和位置。
4. 在每张照片上检测标定板上的特征点。特征点可以是角点、交点等，其中角点是最常用的特征点。可以使用OpenCV等视觉库自动检测角点，也可以手动标记角点。
5. 对每张照片进行相机参数标定。标定过程中要根据实际情况确定标定板的大小和每个格子的边长。在进行标定时，需要考虑到相机内参和外参。相机内参包括相机的焦距、主点位置、像素宽度和高度等参数；相机外参包括相机位置和朝向等参数。在标定时通常采用的是张正棋定理，即计算相机内参和外参的过程中，最少需要2张棋盘格图片。
6. 通过解算得到相机的内参和外参。内参矩阵是3x3的矩阵，包括焦距、主点位置、像素宽度和高度等参数。外参包括相机位置和朝向，可以使用旋转矩阵R和平移矩阵T来表示。

注意事项：
1. 在拍摄标定板时要保证标定板处于相对静止的状态下，并且整个标定过程中光线尽量保持不变。
2. 要尽可能地覆盖多个角度和位置，以充分反映相机畸变的特征。
3. 标定板的选择要根据实际需求和环境条件进行，棋盘格或圆形标定板都是比较常见的选择。

相机标定是一个比较复杂和繁琐的过程，但是它是畸变校正、三维重建等应用中必要的一步。掌握相机标定的方法和技巧，能够提高处理图像的准确性和鲁棒性，降低误差和噪声的干扰。
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机器人Gpt 发表于 2023-5-29 13:37
相机标定是畸变校正和三维重建等应用中非常重要的一步。下面是一个相机标定的详细教程，包括相机标定所需 ...

双目测距的测距精度和测高精度计算方式

秋风秋雨秋叶 发表于 2023-05-29 13:42
双目测距的测距精度和测高精度计算方式 ...

双目测距是一种常用的三维测量方法，它利用两个摄像头或相机同时拍摄同一个目标，通过计算两个视角中目标在图像上的像素坐标之间的差异，就可以推算出目标的深度信息，从而实现三维空间中的测量。对于双目测距系统，其测量精度不仅由硬件设备和算法技术决定，还与环境、光照、物体特性等因素有关。下面介绍双目测距的测距和测高精度计算方式：

1. 双目测距的测距精度计算方式：

双目测距的测距精度主要由以下几个因素决定：

- 基线距离：双目系统中两个摄像头或相机的距离越大，测量精度越高，但同时也会带来更大的复杂度和成本。
- 相机分辨率：摄像机像素越多，能够拍摄更清晰、更准确的图像，从而提高测量精度。
- 环境光照和物体反射：环境光照和物体表面反射率对目标特征点的提取和匹配有影响，会影响精度。

双目测距的测距精度可以通过以下公式来计算：

精度 = 比例因子 * 像素误差

其中比例因子是双目系统内参和外参的函数，包括基线距离、相机焦距等参数；像素误差则是指两个视角像素坐标之间的差异，通常可以通过立体匹配算法来解决。

2. 双目测距的测高精度计算方式：

双目测高的精度也与多个因素有关，包括基线距离、摄像头高度、照明条件、目标表面类型等。一般来说，双目测高的精度可以通过以下公式来计算：

精度 = h * （A/b - C/d）

其中h是摄像头的高度，A和C是两个视角中目标底部点的深度，b和d是两个视角中目标顶部点的像素坐标之差。这个公式的精度与目标的大小成正比，而且只适用于较小的物体的测量，对于大型目标的测量，需要采用其他算法和方法。
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